概要: ルイジアナ州ジェファーソン郡保安官事務所は、高級ハンドバッグ窃盗事件の容疑者を特定するために顔認識技術を活用し、ジョージア州のランダル・リードという名の男性を逮捕しました。しかし、この技術は誤照合を引き起こし、リードは逮捕され、その後釈放されました。この事件は、法執行機関における顔認識技術の潜在的な落とし穴を浮き彫りにしています。
Alleged: unknown developed an AI system deployed by Jefferson Parish Sheriff’s Office, which harmed Randal Reid , Minorities と Black people.
インシデントのステータス
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
7.3. Lack of capability or robustness
Risk Domain
The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
- AI system safety, failures, and limitations
Entity
Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
Human
Timing
The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
Post-deployment
Intent
Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
Unintentional
インシデントレポート
レポートタイムライン
Technology has given police vast reach to compare the faces of criminal suspects against a trove of mug shots, driver's licenses, and even selfies plucked from social media.
But a recent attempt by the Jefferson Parish Sheriff's Office to n…
バリアント
「バリアント」は既存のAIインシデントと同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください
似たようなものを見つけましたか？
よく似たインシデント
Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents
よく似たインシデント
Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents